조직의 업무와 관련되어 주고받는 이메일은 기록화하고 보존해야하는 조직의 자산이다. 그러나 현재 대부분의 공공기관에서 이메일기록에 관한 정책이나 지침이 마련되어 있지 않고, 이메일관리의 당위성에 대한 인식조차 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 이메일기록 관리의 당위성을 설명하고 우리나라 공공기관에서 효과적인 이메일기록 관리 방안을 기록관리학적 측면에서 모색하는 데 그 목적을 두고 있다. 이메일기록의 특성을 파악하기 위한 문헌연구와 함께 기록관리 선진국의 이메일기록관리 정책 및 지침을 분석하였다. 이러한 지침들은 형태가 구성요소와 다르기 때문에 공통적인 구성요소를 추출하여 주요 범주화하여 나누고, 세부사항을 비교해 볼 수 있도록 해체하여 분석하였다. 분석으로 도출된 이메일 관리 필수 요소를 중심으로 공공기관에서 실무 지침으로 삼을 수 있는 이메일기록 관리 방안을 모색하였다. 그리고 전자정부 시대에 적합한 이메일기록 관리 모형을 제시하고자 하였다.
지난해 기준 국내 30년이 넘은 노후화 건축물이 37%를 차지하고 있으며, 건물 노후화 수치가 점차적으로 늘어남에 따라, 건물유지보수의 필요성이 대두되고 있다. 건물의 유지보수를 위해서는 많은 작업 주체가 참여하여 업무를 진행한다. 그 중 '유지보수 관리자'의 업무가 가장 큰 비중을 차지한다. 현재 업무를 살펴보면 유지보수 건축물의 이력관리를 도면 혹은 수기로 기록하여 보관하는 방식으로 진행되고 있으며, 해당 자료를 재 열람하기 위해서는 많은 시간이 소모된다. 이에 본 연구에서는 작업자의 유지관리 업무 편의성 향상과 이력관리를 최적화 하기위해 기존 유지보수 프로세스를 파악하고, 분석하여 문제점을 도출하고 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델을 구축하였다. 본 연구는 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델 구축을 위하여, ① 일반적인 시설물 관리 프로세스 분석 및 관련 문헌 검토, ② 현재 유지보수 프로세스 개선, ③BIM Data, COBie Data, IoT 및 AR 기술을 기반으로 유지보수 관리 자동화 모델 기능 구성도 제작, ④ 스마트 디바이스 기반 유지보수 관리 자동화 모델 구축, ⑤ 사례 현장 적용, 유지보수 관리 진행 및 이력정보 재검토 소요 시간 비교를 통한 시스템 검증을 실시하였다.
본 연구는 서울 수도권계획에서, 종합적 토지이용모형 및 교통계획모형을 적용하여 1995년 이전에 4개의 신도시건설을 제안한 논문이다. 서울 수도권에는 1천만이 넘는 인구가 거주하여 수도권과 같은 대도시권의 거대공간구조에 의하여 외부불경제가 가속화되고있다. 이에 대한 주 요인은 여러 종류의 도시 및 지역기능의 과잉집중에 의하여 설명될 수 있다. 본 연구는 상기에 기록된 대로 수도권의 현황을 계량적으로 분석하고 그리고 장래인구추세를 추정하였고, 권역인구 증가분의 소요도는 가용토지배분과 수도권 시스템내에 신도시 위치선정을 제시하였다. 이들은 기술통계모형으로 컴퓨터 알고리즘에 의하여 추정되는데, 단순회귀, 증회구분석모형, 중력모형과 평탄위상에서의 도시시설임지모형등이 사용되었다. 대도시권계획의 목적과 실제는 지역성장관리를 적정수준으로 분산시키는데 있다 하겠으며, 이것은 그 지역의 경제성장을 방해하지 말아야 하겠으나, 본 연구의 결과로는 우리는 서울 수도권의 기능적 집중을 억제하기 어려우므로 우리는 적절한 신도시건설로서 수도권 성장에 대처하여야 한다는 사실이 판명되었다. 아울러 본 논문에서는 수도권지도를 GIS로 도면화하였다.
여름철 집중호우는 도시지역의 홍수피해를 발생시키는 주요한 원인 중 하나이다. 우리나라의 최근 재해통계에 따르면 도시홍수의 발생빈도는 점점 잦아지고 있으며, 그 규모 또한 커지고 있다. 하지만 국지성 집중호우는 예측이 어려워 실제 홍수 대응을 담당하는 지자체 공무원들의 업무에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시홍수 대응에 시간적 여유 확보를 통한 피해 저감을 위해 앙상블 기상예측 자료를 활용한 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 하였다. 홍수위험 매트릭스는 홍수위험도의 정도를 나타내는 잠재적 영향(X축), 위험 기상현상이 발생할 확률인 발생가능성(Y축)으로 구성된 2차원 매트릭스로 확률예보에 기반한 홍수위험 예측 방안이다. 이를 위해 부산 및 대구광역시 내 기초지자체 각각 1곳을 대상으로 과거 홍수피해기록과 확률강우량 자료를 활용하여 지역별 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 과거 호우사상에 대해 기상청의 LENS 자료를 적용하여 그 적용성을 판단하였다. 그 결과 최대 3일전 홍수위험에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었으며 실제 활용 시 홍수 대응시간을 확보하여 피해 저감에 도움이 되리라 판단된다.
1988년 대통령의 지시로 시작된 용산공원 조성 사업은 용산 미8군 기지의 이전 후 이전적지의 활용 계획을 수립하면서 시작되었으나 대내외적 상황 변화로 여전히 설계 단계에 머무르고 있다. 본 연구는 1992년 미군기지 일부에 조성된 용산가족공원의 조성 과정을 살펴 현재 진행 중인 용산공원 프로젝트에 참고할 수 있는 시사점을 도출하고자 시작되었다. 서울기록원에 이관된 용산공원 및 용산가족공원 관련 공공 기록물 중 주요기록물 53건을 최종 분석하여 세 가지 시사점을 도출했다. 첫째, 용산 미8군 반환 기지 전체에 대한 공원 계획뿐 아니라 그 일부인 골프장의 공원화 계획 또한 중요하게 다뤄진 사실을 보았을 때, 미8군 골프장 부지에 조성된 용산가족공원은 용산공원의 1단계 사업으로서 위상을 가진다. 둘째, 그럼에도 불구하고 용산가족공원이 임시적으로 개장되고, 그 결과 시설에 잠식당할 수밖에 없었던 사실을 바탕으로, 반환 부지의 임시 공원화가 추진되고 있는 현재 용산공원 조성 과정에서 온전한 공원 조성을 위한 정교한 로드맵과 조성 과정의 설계가 필요하다. 셋째, 과거의 기록을 통해 현재 사업에 적용할 수 있는 교훈을 도출할 수 있다는 점에서, 장기간 진행되는 사업의 경우 더욱 공원 조성 과정에 대한 기록과 기록물의 정리 및 체계화가 필요하다. 본 연구는 공공 기록물의 전수 조사를 통해 용산가족공원 조성 과정에서 논의된 도시계획의 중요 이슈를 발굴한 점, 그동안 알려지지 않았던 용산가족공원과 용산공원의 연계성을 살폈다는 점, 현재 진행 중인 용산공원 조성 사업 과정에서 공원 아카이빙의 중요성을 재확인했다는 점에서 의의가 있다.
2020년 장마는 6월 중순부터 8월 중순까지 전국적으로 평균 687 mm의 강수가 내려, 1973년 이후 역대 2위 강수량을 기록하였으며, 연이은 태풍으로 큰 인명 및 재산 피해가 발생하였다. 특히, 섬진강 및 한탄천 등에서 계획홍수위를 초과하는 홍수로 인해 상당수의 제방이 월류로 인해 붕괴된 것으로 나타났다. 따라서, 향후 기후변화에 따른 연평균 강수량이 증가할 것으로 전망되는 가운데 집중호우로 인한 제방 붕괴 피해를 최소화하기 위한 고도화된 기술 개발을 통한 선제적 재발 방지대책이 필요한 시점이다. 한국건설기술연구원은 바이오폴리머라는 새로운 친환경 신소재를 이용하여 제방의 안정성 평가 기술 개발 연구를 수행하고 있다. 이에 안동하천연구센터에서는 실규모에 준하는 제방모형(높이 3 m, 사면경사 1:2, 길이 10 m 이상)을 제작하고, 제방 표면에 바이오폴리머 신소재를 처리하여 전방 월류 흐름 유도에 따른 실규모 제방붕괴실험을 수행하였다. 또한, 신소재 보강 및 무보강 조건에 따른 영상분석 기반 붕괴지연효과를 정량적으로 분석하여 신소재의 성능을 평가하였다. 하지만, 기존에 수행된 실험은 댐 붕괴 흐름과 같이 홍수파가 발생하여 제내지로 퍼져 나가는 형태로 진행되어, 보강공법의 검증에 있어 실제 하천에서 발생하는 횡월류 흐름을 재현하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 횡월류 흐름(0.6 m3/s 이상)을 발생시켜 수리실험에 따른 축척효과(scale effect)를 최소화하고, 현장에 대한 충분한 자연성을 재현하는 것을 목표로 하여 실험을 수행하였다. 실험 조건은 1) 신소재가 처리된 식생 제방, 2) 신소재가 처리되지 않은 식생 제방으로 각각의 조건에 따른 횡월류 흐름 및 제방 붕괴를 유도하여 영상분석 기법(이미지 픽셀분석 및 3D 포인트 클라우드 모델링)을 통한 침식 저항에 관한 분석결과를 제시하였다.
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
최근 국내·외에서는 산지에서 발생하는 토사재해를 관리하기 위하여 유사이송해석에 필수적인 요소인 소류사량 추정 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음향센서가 내장되어 있는 파이프 하이드로폰은 소류사 입자가 충돌 또는 통과하면서 발생하는 음향을 계측하여 소류사량을 간접적으로 계측하는 방법이다. 하이드로폰에 계측된 음향신호는 신호의 정점을 연결한 포락선 신호로 변환되며, 증폭기에 의해 다양한 배율의 신호로 증폭된다. 이렇게 증폭되어진 여러 배율의 신호와 원시신호는 데이터로거에 의해 지속적으로 기록되고, 가공처리하며 검출된 음향 펄스 수와 특정 시간간격의 음압적분치를 이용하여 소류사량을 추정하게 된다. 본 연구에서는 하이드로폰에 계측되는 소류사의 충돌음으로부터 정량적인 소류사량을 추정하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 단일 입경 6종류와 유속 3종류 및 소류사량 5단계로 변화를 주었으며 디노이징 필터를 통해 원시신호의 노이즈를 제거함으로써, 소류사량 추정률의 성능을 높이고자 하였다. 원시신호와 디노이징 음향신호를 비교·분석한 결과 제안된 방법이 기존 원시신호 보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났으며, 단일 입경 연속공급실험을 수행하여 소류사량 추정 가능성을 확인하였다. 향후 혼합 입경 소류사량 추정 실험 및 다양한 입경을 활용한다면 높은 소류사량 추정률을 얻을 것으로 기대된다.
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
중국 시장이 지닌 잠재력은 무궁무진하다고 평가된다. 중국 정부의 경제 개혁의 성과로 중국은 해마다 높은 경제 성장을 기록하고 있으며 이에 따른 수출입 물동량 증가로 항만 재활이 가속화 되면서 중국은 세계 물류 시장의 가장 큰 시장으로 떠올렸다. 중국 본토를 가로질러 중앙아시아, 유럽까지 연결되는 중국횡단철도(TCR)의 개설로 해외 화물 유치 및 더욱 다양한 고객의 수요에 대응할 수 있게 되었다. 하지만 중국의 항만 개발규모에 비하면 중국의 내륙 철도운송체계는 부족한 실정이다. 중국 연운항은 중국 동쪽 해양의 도시로 중국횡단철도(TCR)의 시발역이 위치하고 있으며 14개 연해개방도시중 하나로서 올해 물류배후단지 건설중이다. 본 연구에서 연운항과 이웃 도시들의 현황을 되짚어 보고 물류 거점으로 성장하기 위한 발전 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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